Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información. Ingeniero Civil Industrial / La alta demanda que presentan los hospitales en Chile y el trabajo a alta capacidad, dificultan el adecuado monitoreo continuo de los pacientes hospitalizados, propiciando la ocurrencia de eventos críticos. Estudios internacionales muestran que incluir modelos de riesgo en los procesos de atención permite anticiparse a descompensaciones de pacientes y tomar decisiones oportunas. El objetivo de este estudio es construir y evaluar un modelo de alerta temprana de riesgo en pacientes pediátricos hospitalizados. Para ello, se requiere del análisis de las instituciones de salud pública en Chile, de los procesos de gestión y ejecución de atención y del contexto tecnológico que éstas presenten, con el fin de evaluar la inclusión de estos sistemas en sus metodologías de trabajos. Se propone un modelo de cuantificación de cuatro niveles de riesgo con 8 variables recolectadas durante el monitoreo periódico de signos vitales de enfermería. El modelo incluye variables fisiológicas, requerimientos de oxígeno, diagnóstico, comorbilidades y antecedentes clínicos. La validación se realizó en base a: (1) la comparación con estándar clínico experto; (2) comparación contra resultado clínico, como: Pacientes con traslado a UPC, sin traslado a UPC y pacientes con alta; y finalmente, (3) comparación de resultado con modelos internacionales. El modelo generado se evaluó utilizando 28000 registros de signos vitales de 763 pacientes de 0 a 4 años, 65 de los cuales fueron trasladados a UPC. Comparado con los modelos internacionales como Bedside PEWS y PEWS, este modelo presentó una precisión de 91%. Al aplicar los modelos internacionales Bedside PEWS y PEWS la precisión obtenida fue de 90 y 62% respectivamente. Además, este modelo posee una sensibilidad en riesgo alto sobre el 95%. El score presentado en este trabajo permite realizar una evaluación precisa y sensible en la detección de descompensación o deterioro clínico y muestra una alta correlación en la predicción de traslado a UPC en menos de 3 horas.